Atividade de laboratório
Redimensionamento de imagens
%Carrega a imagem
x = imread("Lenna.jpg");
imshow(x, 'InitialMagnification',100);
%Converte para escala de cinza
x = rgb2gray(x);
%Normaliza
x = double(x)/255;
%Mostra dimensões da imagem
[L,C] = size(x);
%Mostra a imagem com o tamanho correto para ser possivel ver alteracao de
%tamanho
imshow(x, 'InitialMagnification',100);
title("Imagem original em escala de cinza");
disp(['Dimensões = ', num2str(L), ' x ', num2str(C)]);
%Mostra a imagem com tamanho comprimido
y_comprimido = dil_or_com(x,"c");
imshow(y_comprimido, 'InitialMagnification',100);
[L,C] = size(y_comprimido);
title("Imagem comprimida por fator N = 2");
disp(['Dimensões = ', num2str(L), ' x ', num2str(C)]);
%Mostra a imagem com tamanho dilatado
y_dilatado = dil_or_com(x,"d");
imshow(y_dilatado, 'InitialMagnification',100);
[L,C] = size(y_dilatado);
title("Imagem dilatada por fator N = 2");
disp(['Dimensões = ', num2str(L), ' x ', num2str(C)]);
Quantizaçao de Imagens
x = imread("Lenna.jpg");
imshow(x);
%Converte para escala de cinza
x = rgb2gray(x);
%Normaliza
x = double(x)/255;
imshow(x);
plot_quantizacao(x);
plot_erro_relativo(x);
x = imread("galaxy.jpeg");
imshow(x);
%Converte para escala de cinza
x = rgb2gray(x);
%Normaliza
x = double(x)/255;
imshow(x);
plot_quantizacao(x);
plot_erro_relativo(x);
x = imread("olho.jpg");
imshow(x);
%Converte para escala de cinza
x = rgb2gray(x);
%Normaliza
x = double(x)/255;
imshow(x);
plot_quantizacao(x);
plot_erro_relativo(x);
Através dos testes de quantização utilizando varios tipos de niveis de cinza foi possivel notar que quanto maior a quantidade de niveis de cinza, mais nítida é a imagem e isso também implica que o erro relativo é menor para niveis de cinza suficientemente grandes, por exemplo: com N igual a 25 ja foi possivel observar que a imagem estava bem nítida, porém não tanto quanto a originial pois ao fundo é possível perceber pequenos 'borrões'.
function y = dil_or_com (x,modo)
%Guarda a quantidade de linhas e colunas da entrada
[L,C] = size(x);
%Parte que faz a dilatação
if(modo == 'd')
x_dil = zeros(L*2,C*2);
for i = 1 : L
for j = 1 : C
atual = x(i,j);
x_dil(i+i-1,j+j-1) = atual;
x_dil(i+i-1+1,j+j-1) = atual;
x_dil(i+i-1,j+j-1+1) = atual;
x_dil(i+i-1+1,j+j-1+1) = atual;
end
end
y = x_dil;
%Parte que faz a compressão
else
if (modo == 'c')
[L,C] = size(x);
x_com = zeros(round(L/2),round(C/2));
[L,C] = size(x_com);
for i = 1 : L
for j = 1 : C
atual = x(i+i-1,j+j-1);
x_com(i,j) = atual;
x_com(i+1,j) = atual;
x_com(i,j+1) = atual;
x_com(i+1,j+1) = atual;
end
end
%Deixando do tamanho correto pois estava gerando uma linha e uma coluna
%extra
x_com = x_com(1:end-1, 1:end-1);
y = x_com;
end
end
end
function [y, erro_relativo] = quantizacao (x,N)
%cria um vetor com os niveis de quantizacao entre 0 e 1
niveis = linspace(0,1,N);
%faz a interpolação dos niveis com a imagem
y = interp1(niveis, niveis, x, 'nearest');
[L,C] = size(x);
num = zeros(L,C);
den = num;
for i = 1 : L
for j = 1 : C
num(i,j) = (abs(x(i,j) - y(i,j)))^2;
den(i,j) = (abs(x(i,j)))^2;
end
end
erro_relativo = num/den;
%transformando em um unico valor obtendo a média da matriz
erro_relativo = mean(erro_relativo(:));
end
function plot_erro_relativo(x)
vet_N = 2:256;
vet_erros = zeros(1,255);
for N = 2 : length(vet_N)
[y, vet_erros(N)] = quantizacao(x,N);
end
% Plote o gráfico de Erelat em relação a N.
figure;
plot(vet_N,vet_erros);
xlabel('N');
ylabel('Erro Relativo');
title('Erro Relativo x Níveis de Cinza');
end
function plot_quantizacao(x)
vet_N = [2 3 4 5 10 25];
figure;
for i = 1 : 6
[y,z] = quantizacao(x,vet_N(i));
subplot(2,3,i);
imshow(y);
title([int2str(vet_N(i)),"níveis de cinza"]);
end
figure;
end